Automatische Diagnose von frühen Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus mit pCLE mit AI
Automatische Diagnose von frühen Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus mit Sonden-basierter konfokaler Laser-Endomikroskopie mit künstlicher Intelligenz
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Shandong
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Jinan, Shandong, China, 250001
- Qilu Hospital, Shandong University
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter zwischen 18 und 80; erklären sich damit einverstanden, eine schriftliche Einverständniserklärung abzugeben; Verdacht auf Schleimhautläsion der Speiseröhre wurde durch Weißlicht-Endoskopie festgestellt.
Ausschlusskriterien:
- Patienten unter Bedingungen, die für die Durchführung von CLE ungeeignet sind, einschließlich Koagulopathie, eingeschränkter Nieren- oder Leberfunktion, Schwangerschaft oder Stillzeit und bekannter Allergie gegen Fluorescein-Natrium; Unfähigkeit, eine informierte Einwilligung zu erteilen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Ösophagusschleimhautläsionen, beobachtet durch pCLE
pCLE wird verwendet, um die vermuteten Läsionen zu unterscheiden, die durch Weißlichtendoskopie oder IEE erkannt werden.
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Der Verdacht auf eine Läsion der Speiseröhrenschleimhaut wird mithilfe von pCLE beobachtet. Der Endoskopiker und die künstliche Intelligenz stellen unabhängig voneinander eine Diagnose.
Darüber hinaus kann der Endoskopiker die Diagnose AI nicht erkennen.
Nach einer Auswaschphase nehmen Laien-Endoskopiker die zweite Beurteilung mit KI-Unterstützung vor.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Die Diagnoseeffizienz der Künstlichen Intelligenz
Zeitfenster: 3 Jahre
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Das primäre Ergebnis besteht darin, die diagnostische Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV der künstlichen Intelligenz zu testen zur Diagnose von Erkrankungen der Speiseröhrenschleimhaut bei Echtzeit-pCLE-Untersuchung.
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3 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Vergleichen Sie die Diagnoseeffizienz der künstlichen Intelligenz mit Endoskopikern
Zeitfenster: 1 Monat
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Das sekundäre Ergebnis ist der Vergleich der Diagnoseeffizienz (einschließlich diagnostischer Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV, NPV für die Diagnose von Erkrankungen der Ösophagusschleimhaut bei der pCLE-Untersuchung in Echtzeit) zwischen künstlicher Intelligenz und Endoskopikern.
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1 Monat
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Yanqing Li, Qilu Hospital, Shandong University
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 2019SDU-QILU-66
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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